Đột phá AI: Chẩn đoán COVID-19 qua hình ảnh siêu âm phổi
Mới đây, nhóm nghiên cứu từ Johns Hopkins đã phát triển một công cụ tiềm năng có thể phát hiện virus qua hình ảnh siêu âm phổi, từ đó tiếp tục khẳng định tầm quan trọng của trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực y tế.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đã mở ra một trang mới cho nền y học khi có thể xác định các triệu chứng COVID-19 và các bệnh về phổi khác một cách nhanh chóng và chính xác. Đây được xem là một bước tiến đột phá, hứa hẹn sẽ giúp ích đáng kể trong việc chẩn đoán y tế sau này.
Muyinatu Bell, Phó giáo sư John C. Malone tại Đại học Johns Hopkins, người đứng đầu nghiên cứu, đã nhấn mạnh công cụ này có tiềm năng hỗ trợ các phòng cấp cứu đang bị quá tải trong giai đoạn đầu của đại dịch, khi việc chẩn đoán bệnh cần sự nhanh chóng và chính xác.
Bell cho biết: “Công cụ phát hiện tự động này được phát triển để hỗ trợ các bác sĩ trong việc xử lý số lượng bệnh nhân khi bệnh viện quá tải hoặc trong các trường hợp khẩn cấp”.
Tiffany Fong, trợ lý giáo sư về y học cấp cứu tại Johns Hopkins, cho biết công cụ này cũng có tiềm năng phát triển trên các thiết bị đeo theo dõi các bệnh như suy tim sung huyết hoặc tràn dịch phổi.
Fong nói: “Chúng tôi đang cố gắng phát triển và tích hợp các tiềm năng của công cụ AI vào các lĩnh vực chăm sóc sức khỏe”. “Trong đó, miếng dán siêu âm có thể đeo được là ví dụ rõ ràng khi có thể theo dõi sự tích tụ dịch lỏng và cho bệnh nhân biết khi nào họ cần điều chỉnh thuốc hoặc khi nào họ cần gặp bác sĩ”.
Ảnh minh họa
AI chẩn đoán Covid-19 như thế nào?
Trọng tâm của mô hình AI lần này là khả năng xác định các đường B trong hình ảnh siêu âm phổi nhằm phát hiện tình trạng viêm liên quan đến biến chứng ở phổi. Ngoài ra, hệ thống còn phân tích sự kết hợp giữa dữ liệu siêu âm chính xác và do máy tính tạo ra, bao gồm cả kết quả quét từ bệnh nhân COVID-19, sau đó phát hiện chính xác những dấu hiệu bất thường của virus.
Theo Phó giáo sư Muyinatu Bell, người đứng đầu nghiên cứu: “Chúng tôi đang mô hình hóa cách siêu âm vật lý và truyền sóng âm để có được những hình ảnh mô phỏng đáng tin cậy”. “Sau đó, chúng tôi phải đào tạo các mô hình máy tính của mình sử dụng những dữ liệu mô phỏng trên để miêu tả các bản quét thực tế từ bệnh nhân".
Nhóm nghiên cứu đã phát triển phần mềm có thể kết hợp giữa dữ liệu thực và mô phỏng. Sau đó, nó sử dụng dữ liệu để quét những bất thường trong quá trình siêu âm. Những dữ liệu này cho thấy một người đã nhiễm COVID-19 hay không.
Công cụ này là một mạng lưới thần kinh, một loại AI được thiết kế để hoạt động giống như các tế bào thần kinh được kết nối với nhau, cho phép não nhận dạng các mẫu, hiểu lời nói và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp khác.
Lingyi Zhao, thành viên nhóm nghiên cứu, nhấn mạnh tầm quan trọng của bộ dữ liệu do máy tính tạo ra trong việc đạt được hiệu suất AI cao. “Trong thời kỳ đầu của đại dịch, chúng tôi không có đủ hình ảnh siêu âm của bệnh nhân COVID-19 để phát triển và thử nghiệm các thuật toán của mình. Kết quả là mạng lưới thần kinh sâu của chúng tôi không bao giờ đạt được hiệu suất cao nhất.”
Ông nói thêm: “Với các bộ dữ liệu do máy tính tạo ra, chúng tôi vẫn có thể đạt được độ chính xác cao trong việc phát hiện các đặc điểm của COVID-19. Ý nghĩa của nghiên cứu này vượt ra ngoài đại dịch hiện nay, hứa hẹn mở ra con đường phát triển chẩn đoán y tế dựa trên AI và các thiết bị chăm sóc sức khỏe trong tương lai sau này”.
